Curso de Python

Aula 1 • Variáveis e Tipos de Dados Nativos

Apresenta variáveis, atribuição de tipo e os tipos primitivos do Python. Compreender os tipos é pré-requisito para toda a manipulação de dados adiante.

Aula 2 • Operadores e Expressões

Explica operadores aritméticos, de comparação, lógicos e de atribuição. A fluência em operadores permite escrever expressões computacionais significativas.

Aula 3 • Entrada, Saída e Depuração Básica

Aborda formatação com print, entrada do usuário e leitura de mensagens de erro. Essas habilidades tornam os scripts interativos e os erros diagnosticáveis.

Aula 4 • Sintaxe Principal e Estrutura de Código

Ensina regras de indentação, comentários e estrutura de instruções. Hábitos corretos de sintaxe previnem erros ao longo de todo o curso.

Aula 1 • Loops for e Iteração

Aborda iteração sobre sequências e uso de range. Loops for permitem o processamento repetitivo de coleções apresentadas em capítulos posteriores.

Aula 2 • Loops while e Controle de Loop

Explica loops baseados em condição e break, continue e pass. Essas ferramentas lidam com repetição indefinida e cenários de saída antecipada.

Aula 3 • Noções Básicas de Tratamento de Exceções

Aborda blocos try, except, else e finally para gerenciamento de erros. Um fluxo de controle robusto exige lidar com condições de runtime inesperadas de forma elegante.

Aula 4 • Comprehensions e Iteração Funcional

Apresenta list comprehensions e padrões map/filter. A sintaxe concisa de iteração melhora a legibilidade e o desempenho em tarefas de dados.

Aula 1 • Escolhendo e Aninhando Estruturas de Dados

Orienta a seleção entre estruturas e a construção de composições aninhadas. A escolha correta da estrutura impacta diretamente a clareza do código e a eficiência em runtime.

Aula 2 • Dicionários: Chaves, Valores e Métodos

Aborda criação de dicionários, padrões de acesso e métodos de iteração. Dicionários são a espinha dorsal de dados estruturados e gerenciamento de configuração.

Aula 3 • Tuplas e Sequências Imutáveis

Explica criação de tuplas, desempacotamento e benefícios da imutabilidade. Tuplas reforçam a integridade dos dados onde a mutação causaria bugs.

Aula 4 • Conjuntos e Operações de Pertencimento

Ensina criação de conjuntos, deduplicação e álgebra de conjuntos. Conjuntos fornecem teste de pertencimento O(1) crucial para código com desempenho crítico.

Aula 1 • Definindo e Chamando Funções

Ensina a sintaxe def, parâmetros e valores de retorno. Funções são a unidade primária de reutilização para todos os módulos subsequentes.

Aula 2 • Escopo, Namespaces e Closures

Explica regras de escopo local, delimitador, global e nativo. O domínio de escopo previne bugs sutis em programas maiores.

Aula 3 • Docstrings e Documentação de Funções

Ensina convenções de docstring e ferramentas de introspecção. Funções bem documentadas são essenciais para colaboração em equipe e design de API.

Aula 4 • Funções Lambda e Funções de Ordem Superior

Apresenta funções anônimas e funções como objetos de primeira classe. Esses padrões fundamentam a programação funcional e APIs baseadas em callbacks.

Aula 1 • Classes, Objetos e Atributos

Apresenta definição de classe, instanciação e atributos de instância. Classes organizam dados e comportamentos relacionados em modelos reutilizáveis.

Aula 2 • Métodos Dunder e Sobrecarga de Operadores

Aborda __str__, __repr__, __eq__, __len__ e dunders aritméticos. Métodos dunder personalizados fazem os objetos se comportarem naturalmente com a sintaxe do Python.

Aula 3 • Métodos: de Instância, de Classe e Estáticos

Aborda os três tipos de método e seus casos de uso apropriados. Escolher o tipo de método correto esclarece a intenção e reduz o acoplamento.

Aula 4 • Encapsulamento e Propriedades

Explica convenções de nomenclatura privada, getters, setters e @property. O encapsulamento protege o estado interno e impõe acesso válido aos dados.

Aula 1 • Logging com o Módulo logging

Explica níveis de log, handlers, formatadores e hierarquia de loggers. O logging estruturado substitui a depuração com print em aplicações de nível profissional.

Aula 2 • Manipulação de Caminhos e Operações de Diretório

Aborda pathlib para construção de caminhos, navegação e consultas ao sistema de arquivos. A manipulação portátil de caminhos previne bugs específicos de SO em código multiplataforma.

Aula 3 • Padrões Avançados de Tratamento de Exceções

Aborda classes de exceção personalizadas, encadeamento de exceções e supressão de contexto. O tratamento estruturado de erros torna as APIs de bibliotecas previsíveis e depuráveis.

Aula 4 • Trabalhando com Arquivos Binários e Estruturados

Ensina acesso a arquivos binários e formatos estruturados como pickle. I/O binário é necessário para imagens, objetos serializados e protocolos personalizados.

Aula 1 • Gerenciando Dependências com pip

Explica pip install, arquivos de requirements e fixação de dependências. O gerenciamento adequado de dependências garante ambientes de projeto reproduzíveis.

Aula 2 • Trabalhando com Dados JSON e CSV

Aborda leitura e escrita de JSON e CSV usando ferramentas da biblioteca padrão. Esses formatos são onipresentes na troca de dados e em arquivos de configuração.

Aula 3 • Criando e Importando Módulos

Ensina criação de módulos, sintaxe de import e gerenciamento de namespaces. Código modular é mais fácil de testar, manter e compartilhar entre projetos.

Aula 4 • Construindo e Distribuindo Pacotes

Aborda estrutura de diretório de pacotes, __init__.py e imports relativos. Pacotes permitem que bases de código grandes sejam organizadas e distribuídas de forma limpa.

Aula 1 • Depuração com pdb e Ferramentas de IDE

Explica breakpoints, execução passo a passo e inspeção de variáveis. A depuração sistemática reduz o tempo gasto no diagnóstico de falhas complexas em runtime.

Aula 2 • Teste Unitário com pytest

Ensina estrutura de funções de teste, asserções e descoberta de testes. Testes automatizados detectam regressões e documentam o comportamento esperado permanentemente.

Aula 3 • Cobertura de Código e Técnicas de Refatoração

Ensina medição de cobertura e estratégias seguras de refatoração. Alta cobertura e estrutura limpa reduzem as taxas de defeitos em bases de código de longa duração.

Aula 4 • Qualidade de Código com Linters e Formatadores

Aborda flake8, pylint e black para imposição de estilo. Formatação e linting consistentes reduzem o atrito nas revisões em projetos colaborativos.